Numpy的基本使用一、 Numpy优势1. Numpy介绍2. ndarray介绍3. ndarray与Python原生list运算效率对比4. ndarray的优势4.1 内存块风格4.2 ndarray支持并行化运算（向量化运算）4.3 效率远高于纯Python代码5. 小结二、N维数组-ndarray1. ndarray的属性2. ndarray的形状3. ndarray的类型4. 总结
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2024-02-02 13:27:15
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通常，深度学习模型都是运行在GPU(图像处理器单元），因为它有SIMD并行化指令，所以能够快速处理图片。SIMD全称Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。其实CPU也可以使用SIMD指令，只不过GPU更擅长使用SIMD并行指令，GPU拥有更好地性能。Python的numpy库中矩阵运算会运用SIM
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2024-03-16 15:35:17
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在官方note中，已经注明，如果是仅仅输入condition;那么它的作用等同于。
原创
2022-09-17 02:13:21
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NumPy学习目标：NumPy的使用学习内容：使用步骤1、 数组的拼接2、 数组的分割3、 数组的行列交换总结
原创
2022-06-01 13:38:36
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下面是一些NumPy的例子：1、创建数组：可以使用NumPy来创建各种类型的数组。例如，以下代码创建一个包含数字0到9的一维数组：import numpy as np
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(arr)输出：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]2、数组运算：NumPy提供了各种数组运算，包括加、减、乘、除等。
原创
2023-05-12 10:16:20
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这些只是NumPy的一些例子。NumPy提供了各种函数和工具，可以帮助您进行各种数学和科学计算。2、数
原创
2023-05-29 09:02:50
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一、numpy概述 numpy（Numerical Python）提供了python对多维数组对象的支持：ndarray，具有矢量运算能力，快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 二、创建ndarray数组 ndarray：N维数组对象（
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2018-02-01 14:20:00
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NumPy是一个Python库，旨在有效地处理Python中的数组。它快速、简单易学且存
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2023-01-15 10:36:42
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numpy中ndarray的属性import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
atype(a)a.shapea.ndim # 维度# np.matrix(a) # 复制并转化为矩阵
np.mat(a)创建ndarrayarray = np.array([1,23,4], dtype=np.int64) # 创建自定义类型的array
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2024-04-08 08:10:11
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目录1.1、快速入门1.1.1、中文文档：1.1.2、makedown模式下加载图片1.1.3、求积分公式：1.1.4、查看版本信息1.1.5、numpy快的原因1.2、基本使用1.2.1创建1.2.2属性1.2.3形状的改变1.2.4常见数组的创建1.2.5、随机数1.3、切片和索引1.3.1、索引1.4、基本函数1.5、广播机制1.6、级联和分割1.6.1级联操作1.6.2分割操作1.7、函数
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2024-04-25 16:21:40
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背景什么是 NumPy 呢？NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景：执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数
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2024-04-26 09:53:35
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NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。种类速度最坏情况工作空间稳定性'quicksort'（快速排序）1O(n^2)0否'mergesort'（归并排序）2O(n*log(n))~n/2是'heapsort'（堆排序）3O(n*log(n))0否numpy.so
#__author__ = 'DouYunQian'#coding=utf-8import numpy as npheight=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.79]weight=[65.4,59.2,63.6,88.4,68.7]nup_height=np.array(height)nup_weight=np.array(weight)result=nu
原创
2022-08-02 07:23:13
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ndarry缺失值填充均值:import numpy as npdef fill_ndarry(t1): for i in
原创
2020-10-03 18:51:23
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meshgrid函数通常在数据的矢量化上使用，但是使用的方法我暂时还不是很明确。而meshgrid的作用适用于生成网格型数据，可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵，对应两个数组中所有的(x,y)对。接下来通过简单的shell交互来演示一下这个功能的使用，并做一下小结。 交互显示：In [65]: xnums =np.arange(4) In [66]: ynums =n
原创
2022-03-11 14:24:19
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openMP的一点使用经验 最近在看多核编程。简单来说，由于现在电脑CPU一般都有两个核，4核与8核的CPU也逐渐走入了寻常百姓家，传统的单线程编程方式难以发挥多核CPU的强大功能，于是多核编程应运而生。按照我的理解，多核编程可以认为是对多线程编程做了一定程度的抽象，提供一些简单的API，使得用户不必花费太多精力来了解多线程的底层知识，从而提高编程效率。这两天关注的多核编程的工具包括
# 在Android中使用EasyExcel实现Excel文件的读写
EasyExcel是一个易于使用的Java库，能够高效地处理Excel文件。在Android开发中利用EasyExcel，实现Excel的读写，可以为数据管理和展示提供很大便利。本文将逐步引导你如何在Android中使用EasyExcel。
## 流程概述
首先，我们来看看整个流程。以下是实现EasyExcel在Andro
1.神奇索引： 在上一个博客中讲到，一些索引的使用方法，但是当遇到一些特殊的需求的时候，就不能实现数据的快速索引和修改了。因此，这里我们引出神奇索引。利用布尔值进行索引。以下是演示的实例。 注意，当我们使用神奇索引来取数据的时候，只能返回一个一维数组。其中满足条件的元素存在在一维数组中。存在降维现象。 2.Numpy的逻辑运算
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2024-03-29 07:40:40
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很多人的编程能力/很多业务的问题挑战，还不到考虑python性能的程度？
那就看看知乎上的大神怎么解释吧！
find goo: python和java比，运行速度比java慢，java强大于改进n次的强大jre，但python在很多领域能调用很多现成的开源库，在数据分析中有优势，pyhton的代码比java要简洁，容易入门和使用。在优化的计算库帮助下,如nump
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2023-12-18 21:57:16
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meshgrid函数通常在数据的矢量化上使用，但是使用的方法我暂时还不是很明确。而meshgrid的作用适用于生成网格型数据，可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵，对应两个数组中所有的(x,y)对。接下来通过简单的shell交互来演示一下这个功能的使用，并做一下小结。 交互显示：In [65]: xnums =np.arange(4) In [66]: ynums =n
原创
2021-07-08 14:29:59
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